Transportation & Mobility

Künstliche Intelligenz im Mobilitätssektor, Steve Behrendt im Interview

Artificial Intelligence, Machine Learning, D2C (Direct-to-Customer). Schlagwörter, die die IT-technologischen Herausforderungen von Unternehmen aus dem Automobilsektor beschreiben.

Steve Behrendt von der schwedischen IT-Beratung Netlight unterstützt Mobilitätsanbieter und OEMs bei der Transformation ihrer Vertriebsmodelle.

Im Interview spricht der Experte über die Herausforderungen seiner Kunden, den Einsatz neuer Technologien und seine Faszination für die Automobilbranche. Dabei gibt er einen Einblick in Fragen des Personalmanagements seiner Branche.


Herr Behrendt, Sie beraten seit vielen Jahren Kunden im Mobilitätssektor, waren zuletzt u. a. viel im Automobilumfeld tätig. Vor welchen Herausforderungen stehen Mobilitätsanbieter dieser Tage?

Auf den ersten Blick stehen alle vor der gleichen Herausforderung eines immer stärker umkämpften Markts an Talenten. Mobilitätsanbieter haben zusätzlich mit der Aufgabe zu kämpfen, ein Geschäftsmodell aufzubauen, dass oftmals auf kleinen Margen beruht und dementsprechend einen hohen Automatisierungsgrad erfordert. Dies erfordert hohe Investitionen in IT und Software Engineering.

Start-ups haben den Vorteil mit keinen Altlasten, wie z.B. Legacy Systemen dies tun zu können, dafür aber meist weniger Erfahrung in den Ring werfen zu können und eine komplette Organisation aufbauen zu müssen.

Etablierte Unternehmen kommen meist aus anderen Industrien, müssen sich im B2C oder D2C erst neu zurechtfinden oder haben ihrer IT bisher nicht den Stellenwert eingeräumt, der für die Kundenausrichtung notwendig ist.

Mit Blick auf neue Technologien wie etwa Künstliche Intelligenz: Welche Rolle spielen diese heute schon?

Viele Unternehmen haben die Relevanz von Daten erkannt, sehen aber aktuell noch große Herausforderungen, die Möglichkeiten vollumfänglich zu nutzen.

In der ersten Stufe werden Daten vor allem zu Analysezwecken genutzt. Es werden KPIs ermittelt, Kundengruppen segmentiert, Umsätze pro Kundensegment oder Region ermittelt, diese visualisiert und den Teams im Unternehmen zur Verfügung gestellt, um daraus Business- und Produktentscheidungen treffen zu können.

Dies geschieht allerdings häufig noch in Abteilungs- oder Bereichssilos und nicht unternehmensweit. Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) spielt erst bei einer Minderheit eine entscheidende Rolle.

Und welche Rolle werden sie zukünftig spielen?

Unternehmen fangen langsam an, die Komplexität und Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (AI) und ML zu durchdringen und diese auch aktiv einzusetzen. Viele Unternehmen sind gerade dabei, eine Data Strategy und Data Platform aufzubauen, die auch abteilungs- und produktübergreifend zur Verfügung steht.

Die größten Herausforderungen sind hier allerdings die fehlende Kompetenz in den Unternehmen selbst, wenig standardisierte Ansätze zum Erstellen einer eigenen Data Strategy und eine massive Komplexität in der Auswahl der Tools.

Wie kann diese Transformation gelingen?

Die flächendenkende Adoption von agilen Softwaremethoden hat einige Jahrzehnte gedauert für die meisten Unternehmen. Am Anfang war oft die Frage nach einem Framework an dem man sich festklammern kann, um eine Struktur für die Umsetzung zu haben. Das hat Scrum, LeSS und Safe geliefert. Ähnliches ist für die Durchsetzung einer Data Strategy auch zu erwarten; Tooling, Prozesse und Best-Practices müssen sich erst noch etablieren.

Jedes Unternehmen, das eine Data Strategy verfolgt, sieht erhebliche Vorteile, da die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning divers und weitreichend sind. Sie gehen weit über die Bilderkennung und Recommendation-Engines hinaus, die wir von B2C-Unternehmen heute kennen, wie z.B. der Optimierung von Supply-Chains oder Beschaffung von Energie.

Sie betreuten in den vergangenen Jahren große OEMs wie VW dabei, ihre Digital Services im Bereich B2C zu optimieren. Was macht Projekte bei diesen Firmen der „Old Economy“ so reizvoll?

Die Kraft, der Anspruch und die Reichweite. Startups fokussieren oft auf bestimmte Kundengruppen, Märkte oder Nischen und starten klein. Mich reizt die Willensstärke und die Ambitionen dieser großen OEMs – auch wenn das in der öffentlichen Wahrnehmung manchmal nicht wahrgenommen wird.

Neben der starken Fokussierung auf Data, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, steht für diese Unternehmen mit der Einführung von Digital Products der Kunden viel mehr und direkter im Zentrum. Es werden Beziehungen zwischen dem Nutzer und dem Hersteller aufgebaut und gepflegt. Man kauft nicht einfach das Produkt bei einem Händler und nutzt immer wieder das exakt identische Produkt.

Wie stellen sich Digital Products in der Automobilbranche konkret da?

Das sehen wir in der Automobilbranche gerade, aber auch bei Waschmaschinen und Glühbirnen im IoT-Umfeld. Produkte entwickeln sich in ihrem Lebenszyklus weiter durch die Entwicklung von Digital Products. Mein Auto kann heute noch nicht allein auf der Autobahn fahren, aber vielleicht kann ich das in zwei Jahren als Update einfach erwerben, ohne das ganze Auto auszutauschen.

Vielleicht wird das Update monetarisiert oder ist bereits heute im Kaufpreis eingerechnet. Das Gleiche gilt für den Zugang zu Ladeinfrastruktur wie sie Ionity, Tesla oder EnBW in Deutschland aufgebaut haben. Bekomme ich vergünstigten Zugang zu diesem Netzwerk, weil ich beim Kauf des Tesla dafür bereits bezahlt habe oder durch meinen Stromtarif zuhause mit jeder kWh diesen Zugang mitfinanziere oder ich bei einem Teilnehmer des Ionity Joint Ventures ein Auto erworben habe?

Für den Kunden ist das zweitrangig, aber es muss in das Produkterlebnis passen, es muss Teil des Storytellings auf allen Kanälen werden. Dieses breite Produktbundling ist sehr relevant in diesen Märkten.

Viele dieser Firmen müssen sich digital völlig neu erfinden.  Haben die klassischen Automobilhersteller ausgedient?

Nein. Sie haben noch immer eine Reichweite, die ihres Gleichen sucht. Es hat 15 Jahre für Tesla gedauert, um an dem Punkt anzukommen, wo sie heute sind. Das unterstreicht, wie hoch die Komplexität ist, einen Automobilhersteller aufzubauen.

Aber die klassischen Automobilhersteller müssen in den nächsten Jahren enorme Summen für die Elektrifizierung ihrer Flotten und für die Digitalisierung aufbringen, bei steigendem Wettbewerbsdruck durch neue Anbieter.

Das erfordert einen enormen Veränderungswillen auf allen Ebenen. Eine Herausforderung für etablierte Firmen ist es, die gleiche Begeisterungsfähigkeit der Kunden für Digital Services zu erreichen, wie viele Kunden es für das Fahrgefühl, das Fahrwerk oder den Anpressdruck bei der Beschleunigung haben.

Digitale Plattformen haben klassische Vertriebsmodelle revolutioniert. Was sind erfolgskritische Faktoren, die gerade für Anbieter von Mobility Services zu beachten sind?

Sie müssen den Kunden in den Fokus rücken und einen hohen Automatisierungsgrad aufweisen. Das mag nicht sonderlich überraschen, wird aber trotzdem oftmals unterschätzt. Neue Vertriebsmodelle sind meist B2C – wo vorher noch eine Partei, wie ein Händlernetzwerk dazwischen war – oder gleich D2C – Direct to Consumer.

Das verlangt neue Kompetenzen, wie Produkte entwickelt werden, wie z.B. UX Research und Kenntnisse über Vertriebskanäle.

Welche inhaltlichen, prozessualen und technischen Voraussetzungen müssen Beraterinnen und Berater beherrschen, die auf IT-Projekten in der Mobilitätsbranche eingesetzt sind?

Nehmen wir als Beispiel mal den Bereich MLOps – also die Kombination aus Software Engineering, Devops und Data Science. Ein Bereich der zunehmend an Bedeutung gewinnt. Dass wir heute darüber sprechen, zeigt schon, wie schnell wir wie weit in den Bereichen AI und ML in der Industrie gekommen sind.

Im Vergleich, bei DevOps hat das viel länger gedauert. Dieser Bereich hat eine sehr hohe Komplexität und es gibt so viele Tools, die man verwenden kann, dass ein Mitarbeiter allein das gar nicht mehr überschauen kann. Hier braucht es Netzwerke und Communities, um schnell an relevante Informationen und Erfahrungen heranzukommen. In dieser Hinsicht hat die Pandemie auch uns geholfen.

Was bedeutet das für die Organisation von Netlight?

Wir als Firma waren noch nie so gut vernetzt wie heute. Ich kann morgens mit jemandem aus Helsinki über die neuesten Entwicklungen im Bereich MLOps sprechen, zum Mittag mit einer Kollegin aus München essen gehen und über UX Research bei Fintechs sprechen und am Nachmittag jemanden aus Stockholm in ein Meeting holen, die uns ihre Erfahrungen über Zusammenarbeitsmodelle von UX und Development Teams gibt.

Das ähnelt den Social Media; die Möglichkeiten sind unbegrenzt, man muss aber lernen, damit umzugehen und offen dafür sein.

Was unternehmen Sie bei Netlight, um diese Skills zu finden und sie entsprechend weiterzuentwickeln?

Die persönlichen Beziehungen sind bei uns das Wichtigste. Das spüren wir alle nach zwei Jahren Pandemie.

Alle Zoom-Calls dieser Welt können kein persönliches Gespräch ersetzen. Deswegen setzen wir auf internationale Vernetzung, aber vor allem auch auf persönliche Interaktion. Das bedeutet die Räume für Begegnung zu schaffen. Das haben wir alle vielleicht ein bisschen verlernt in den letzten Jahren, wird aber umso wichtiger in der Zukunft.

Wenn Arbeit nur noch das Abhaken von To-Dos und Tasks ist, die Interaktion nur noch mit kleinen Bildchen auf dem Monitor stattfindet, dann verlieren wir die Beziehung zur eigentlichen Arbeit und sie wird austauschbar und irrelevant für jeden Einzelnen. Das müssen wir als Organisation verhindern.

Durch die Schaffung von Relevanz in dem täglichen Arbeiten, schaffen wir Motivation, regen die Neugierde und den Hunger nach Weiterentwicklung an.

Zusätzlich stellen wir Plattformen zur persönlichen Weiterentwicklung zur Verfügung, die von Mentoring, Coaching bis zu Communities of Practices und Impro-Theater-Gruppen reichen.

Herr Behrendt, haben Sie herzlichen Dank für unser Gespräch.


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Bild: Bundesregierung/Sandra Steins